Мы воспринимаем окружающий мир в основном визуально. Люди способны идентифицировать объекты, воспринимать расстояние и даже угадывать текстуру, просто видя изображения.
Тем не менее, несмотря на то, насколько обычным и простым кажется зрение, оно остается неуловимым при попытке запрограммировать компьютеры для его выполнения. Однако существуют алгоритмы, которые разрабатывались годами, чтобы помочь компьютерам выполнять эту, казалось бы, сложную задачу обработки изображений. Т
Эти алгоритмы реализованы в виде кода и распространяются в виде программных библиотек, которые мы рассмотрим в этой статье.
Оглавление
Что такое обработка изображений?
Обработка изображений является частью компьютерного зрения. Он включает в себя задачи, выполняемые над изображениями при подготовке к их использованию в машинном обучении и, в более широком смысле, в искусственном интеллекте.
Это полезно для обнаружения и идентификации объектов на изображениях. Это может быть применимо к созданию беспилотных автомобилей и роботов, а также к классификации изображений для выявления таких вещей, как разжигание ненависти.
Приложения обработки изображений
Обработка изображений используется в ряде областей. Некоторые из его наиболее распространенных и полезных приложений включают в себя:
- Медицинская визуализация и диагностика, где ИИ может диагностировать пациентов на основе сканирования
- Безопасность при внедрении биометрических систем безопасности и построении систем видеонаблюдения.
- Робототехника при создании роботов, способных видеть окружающую среду. К ним относятся беспилотные автомобили.
- Дополненная реальность, например, фильтры. Обработка изображений используется для идентификации объектов и применения к ним фильтров.
- Анализ трафика для чтения номерных знаков. Это может быть использовано в правоохранительных органах для выявления водителей, которые не останавливаются на красный сигнал светофора или в ловушки скорости.
Существуют различные алгоритмы обработки изображений. К ним относятся морфологическое расширение и эрозия, гауссовский анализ, преобразование Фурье, обнаружение краев и вейвлет-обработка изображений.
При отсутствии программных библиотек пришлось бы реализовывать эти алгоритмы с нуля. К счастью, есть готовые библиотеки, которые реализуют необходимую функциональность. Это список некоторых из наиболее распространенных.
OpenCV
OpenCV — одна из самых популярных библиотек для обработки изображений. Он используется для реализации алгоритмов компьютерного зрения и выполнения машинного обучения и обработки изображений.
Кроме того, он доступен бесплатно и имеет открытый исходный код. Кроме того, OpenCV универсален, поскольку его можно использовать с различными языками программирования. К ним относятся Python, C++ и Java.
Библиотека реализует многие функции и алгоритмы, которые вам понадобятся для обработки изображений. К ним относятся обнаружение краев, извлечение признаков, преобразования, повороты, изменение размера и улучшение.
Scikit-изображение
Scikit-image предлагает удобный и эффективный способ обработки изображений. Он обеспечивает ввод/вывод изображений, преобразование, фильтрацию, сегментацию, извлечение признаков, восстановление изображений и геометрические преобразования.
Библиотека интегрируется с другими библиотеками научных вычислений и позволяет пользователям легко манипулировать изображениями и улучшать их для различных приложений, от базовых операций, таких как изменение размера, до сложных задач, таких как распознавание объектов или восстановление изображений.
SimpleITK
SimpleITK — это упрощенная версия ITK. ITK (Insight Toolkit) — это кроссплатформенная библиотека с открытым исходным кодом для анализа изображений. SimpleITK поддерживает чтение и запись изображений из более чем 20 форматов файлов изображений.
Помимо Python, он работает с другими языками программирования, такими как R, Java, Ruy, Lua, C++ и C#. Он предоставляет широкий набор функций, которые можно использовать для работы с изображениями.
SimpleITK также эффективен, так как поддерживает работу с изображениями 2D, 3D, 4D и 5D. Он также поддерживает параллельную обработку для ускорения операций.
SciPy
SciPy является двоюродным братом популярной библиотеки численного анализа NumPy. SciPy используется для научных вычислений, тогда как NumPy используется для числовых вычислений. Поскольку SciPy использует NumPy под капотом, это очень быстро и эффективно.
Он также поддерживает работу с многомерными изображениями. Библиотека реализует функции для выполнения фильтрации, морфологии, измерения объектов и интерполяции B-сплайнов.
Подушка
Pillow является продолжением Python Imaging Library (PIL). PIL — это библиотека для работы с изображениями в Python. Однако он работал только с Python2 и был прекращен в 2011 году.
Pillow — это форк проекта. Он поддерживает чтение изображений из разных форматов файлов в собственное внутреннее представление. Внутреннее представление Pillow эффективно манипулирует изображениями и предоставляет довольно мощные функции обработки изображений. Он также поддерживает быстрый доступ к данным и выполнение таких операций, как поворот и изменение размера.
пгмагик
pgmagick — это библиотека Python с открытым исходным кодом, написанная Хидео Хуттори. Он действует как оболочка для GrphicsMagick, который представляет собой набор инструментов и библиотек, используемых для чтения, записи и управления изображениями.
Библиотека поддерживает более 88 различных форматов изображений и может выполнять несколько функций, таких как получение размера изображений, повышение резкости или размытие изображений, обнаружение краев, их завихрение, соляризация, сравнение изображений и запись их на диск.
pgmagick можно использовать для создания гифок, рисования текста и конвертации изображений из разных форматов файлов.
Заключительные слова
Хотя этот список не является исчерпывающим, перечисленные выше библиотеки являются одними из самых популярных библиотек, используемых при обработке изображений. Они использовались многими людьми и организациями для реализации систем, способных обнаруживать, сегментировать и анализировать объекты.
Это оказалось невероятно полезным в области искусственного интеллекта и робототехники. В качестве альтернативы библиотекам вы можете использовать API для анализа изображений.